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IA & Data
Fine-tuning de LLM — Adapter un modèle à vos données métier - Avancé
3 jours • 21 heures
Description
Maîtriser les techniques avancées de spécialisation des grands modèles de langage open-source afin d’adapter un LLM à un domaine métier spécifique. La formation permet de construire un pipeline complet de fine-tuning incluant la sélection du modèle, la préparation des données, l’entraînement avec les méthodes PEFT (LoRA, QLoRA), l’évaluation des performances et le déploiement d’un modèle spécialisé.
Learning Objectives
- Comprendre les architectures et limites des principaux LLM open-source
- Choisir une stratégie d’adaptation adaptée à un cas d’usage métier
- Préparer un dataset d’entraînement pour un LLM spécialisé
- Mettre en œuvre un fine-tuning avec Hugging Face Transformers et PEFT
- Utiliser les techniques LoRA et QLoRA pour optimiser l’entraînement
- Évaluer les performances d’un modèle fine-tuné
- Déployer un modèle spécialisé dans un environnement applicatif
Target Audience
Data Scientists
Machine Learning Engineers
NLP Engineers
AI Engineers
Architectes Data / IA
Développeurs spécialisés en IA générative
Prerequisites
Bonne maîtrise de Python
Connaissances en machine learning et deep learning
Expérience avec les architectures Transformers
Familiarité avec l’écosystème Hugging Face
Program Outline
Informations
Duration
3 jours
21 heures
Tarif
Sur demande
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